In recent years, there have been a number of applications of fuzzy logic in fuzzy reasoning system. The main objective of these applications is to approximate a decision making using the fuzzy reasoning system. This paper designs a fuzzy reasoning model for the decision making of registration fee at a private school, implements it applying for linguistic variables and fuzzy rules, and evaluates the practical availability of the model. The system accepts fuzzy rules, the type of membership functions, the domain of fuzzy sets and hedge, and fuzzifies the linguistic variables to generates fuzzy sets. The fuzzy sets generated are combined to constructs a solution fuzzy set. Finally, the system defuzzifies the solution fuzzy set to calculate a scalar value which is used for decision making.
DNA 염기 서열 배치 알고리즘은 분자 생물학 분야에서 단백질과 핵산 서열들의 분석에서 중요한 방법이다. 생물학적인 염기 서열들은 그들 사이의 유사성과 차이점을 나타내기 위해 정렬된다. 본 논문에서는 기존의 DNA 염기 서열 배치 방법을 개선하기 위하여 DP(Dynamic Programming) 알고리즘의 비용증가( O (nm) ) 문제를 해결하는 Quadrant 방법과 품질 정보 및 퍼지 추론시스템(fuzzy inference system)을 적용한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘은 Quadrant 방법을 적용하여 Needleman-Wunsch의 DP 기반 알고리즘에서의 행렬 생성 단계에서 발생하는 불필요한 정렬 계산을 제거하여 전체 수행 시간을 단축하고, 각 DNA 염기 서열 단편 각각의 길이 차이와 낮은 품질의 DNA 염기 빈도를 퍼지 추론 시스템에 적용하여 지능적으로 갭 비용(gap cost)을 동적으로 조정한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 NCBI (National Center for Biotechnology Information)의 실제 유전체 데이터로 성능을 분석한 결과, 제안된 알고리즘이 기존의 품질정보만을 이용한 알고리즘보다 개선된 것을 확인하였다.
인터넷 전자 상거래 시스템에서 주로 일어나는 정보 검색은 사용자의 상품정보 요구라고 할 수 있다. 이와 같이 사용자가 원하는 상품 정보를 웹 환경에서 검색하기 위해서는 편리한 검색 환경의 제공뿐만 아니라, 검색 성능의 효율성 또한 우수해야 한다. 인터넷 인구와 온라인 쇼핑몰의 급격한 증가로 인해 다양한 조건 검색에 의한 상품검색 요구가 증대되고 있다. 또한, 이러한 상품의 검색 결과는 사용자의 의도와 의미상으로 밀접한 관계를 가져야 한다. 자연언어 정보검색은 이러한 요구의 중요한 대안으로 대두되고 있으나, 자연언어 자체가 가지는 애매한 의미의 해석 등으로 인하여 상용 시스템에 적용하는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 퍼지추론을 이용한다. 입력된 자연언어 질의에서 형태소 분석을 통하여 데이터베이스 질의에 사용될 수 있는 의미어(content word)를 추출한 후, 의미어들을 재구성하여 템플릿을 작성한다. 작성된 템플릿은 퍼지 추론을 통하여 의미의 애매성을 해소하고 데이터베이스 질의로 변환하여 사용자의 질의 의도와 부합되는 검색 결과를 제시한다.
본 논문에서는 사용자 인터페이스 시스템 환경에서 얼굴 표정과 머리 움직임의 정보를 활용하여 사용자 프로파일을 학습하는 시스템을 제안한다. 얼굴 표정이나 머리 움직임을 보고 사용자의 감정상태를 파악하는 일은 불확실하고 모호한 정보를 이용하는 것으로서 퍼지 추론기를 적용하여 사용자의 만족상태를 모델링한다. 퍼지 추론기를 통하여 얻어진 사용자 만족도를 사용자 프로파일 학습 피드백으로 사용함으로써 사용자의 암시적 정보를 포함하는 프로파일을 구성한다.
본 논문에서 마우스 대신에 음성으로 명령을 입력하여 퍼지 추론을 통해 윈도우 화면상의 커서를 이동시키는 인터페이스를 구현하였다. 입력된 음성이 대체로 짧은 언어이기에 이를 인식하기 위하여 고립단어 인식에 강한 DTW방식을 사용하였다. DTW방식의 단점중인 하나가 음성길이가 비슷한 명령을 입력하였을 때 표준패턴 중 오차 값이 가장 작은 패턴으로 인식하는 것이다. 예를들면 아주 많이 이동해 라는 음성이 입력되었을 때 동일한 음성길이를 가진 아주 많이 오른쪽으로 인식하는 경우가 있다. 이런 오류를 해결하고자 각 패턴의 DTW 오차 값 범위와 표준 패턴의 음성길이를 기준으로 임계값을 퍼지 추론하여 명령으로서 수락 여부를 결정하였다. 판단이 애매한 부분은 사용자에게 질의를 하여 응답에 따라 수락 여부를 결정하였다.
본 논문에서는 사용자의 적합 피드백을 기반으로 적합 문서들에서 발생하는 용어들과 초기 질의어간의 발생 빈도 유사도 및 퍼지 추론을 이용하여 용어의 가중치를 산정하는 방법에 대하여 제안한다. 피드백 문서들에서 발생하는 용어들 중에서 불용어를 제외한 모든 용어들을 질의로 확장될 수 있는 후보 용어들로 선택하고, 발생 빈도 유사성을 이용한 초기 질의어-후보 용어의 관련 정도, 용어의 IDF, DF 정보를 퍼지 추론에 적용하여 후보 용어의 초기 질의에 대한 최종적인 관련 정도를 산정 하였으며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정보를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다.
본 논문은 색료의 삼원색인 빨강, 노랑 및 파랑을 적절히 혼합하는 경우에 나타나는 색채를 추론하는 문제에 대하여, 퍼지이론을 적용하여 결과를 추론하는 문제를 다루고 있다. 즉, 인간이 색료의 혼합에 있어서 행하는 과정을 모사한 퍼지규칙을 바탕으로 삼원색의 색료가 일정 분량씩 혼합된 경우, 결과적으로 나타나는 색을 직접 실험을 통하지 않고 추론할 수 있는 시스템을 구축하고 있다. 또한, 구축된 시스템에 대하여 여러 가지 예를 통한 모의 실험을 수행하여 본 연구에서 구축된 색채혼합 시스템의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 Boole 함수를 기호 다치 논리 함수로 확장하여 법-M(Modulus-M)의 수체계를 기본으로 하는 기호 다치 논리 함수에 대한 MacLaurin 전개의 구조적 성질을 분석한다. 그리고 기호 다치 변수의 상태 변화에 따라 이에 사상된 퍼지 규칙을 자동 생성할 수 있는 기법을 제안한다. 또한 이러한 이론과 성질을 기존의 퍼지 추론 기능과 결합하여 동적인 상태 변화에 적응할 수 있는 퍼지 추론 시스템 설계방법을 제안한다.
본 논문에서는 규칙기반 지식표현에서 퍼지값과 확신도를 사용할 때 발생하는 문제점을 살펴본다. 이들 문제점 해결을 위해서 규칙의 매칭시에 발생하는 퍼지매칭, 퍼지비교, 구간내의 포함에 대한 만족정돌르 평가하는 척도를 제안하다. 또한, 퍼지값과 확신도를 사용하는 규칙기반 지식표현에 대해 적용가능한 추론방법을 소개한다. 한편, 일반규칙과 퍼지생성규칙을 전문가시스템에서 동시에 융통성있게 사용하는 방법을 제시한다. 끝으로 제안된 방법들을 고려하여 설계한 퍼지 전문가시스템 개발도구인 FOPS5에 대하여 소개한다.
주어진 현재의 문제를 해결하기 위해서 과거에 유사하게 수행된 사례를 유추하여 유추된 사례의 해를 이용하는 사례 기반 추론(case-base reasoning)은 털러 분야에 응용되고 있지만, 사례기반 추론 시 새로운 사례를 해결하기 위하여 사례베이스 내의 모든 사례를 검색해야 하기 때문에 수행시간이 증가되는 단정을 지니고 있다. 본 연구에서는 하드 클러스터링 방법으로 완전하게 분류하는 것이 불가능할 수도 있다는 문제점을 개선시키기 위하여 퍼지 클러스터링을 방법을 이용하여 사례베이스를 분류함에 의하여 시스템의 수행시간을 감소시키면서 정확성을 높이게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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